深度学习中的batchsize对学习效果有何影响？

最新推荐文章于 2025-06-03 10:30:16 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能
大批量训练能缩短时间但可能降低模型泛化能力。研究显示，大batchsize导致收敛于sharpminimum而非flatminimum，性能下降源于迭代次数不足而非batchsize本身。解决方法是增加epochs下的参数更新次数，确保足够的训练时间。

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  • 大的batchsize减少训练时间，提高稳定性
  • 大的batchsize导致模型泛化能力下降。研究[6]表明大的batchsize收敛到sharp minimum，而小的batchsize收敛到flat minimum，后者具有更好的泛化能力。Hoffer[7]等人的研究表明，大的batchsize性能下降是因为训练时间不够长，本质上并不少batchsize的问题，在同样的epochs下的参数更新变少了，因此需要更长的迭代次数。
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taoqick
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PyTorch深度学习实战（7）——批大小对神经网络训练的影响
盼小辉丶的博客
07-31 8423
在神经网络中，批( batch )是指一次输入网络进行训练或推断的一组样本。批处理( batch processing )是指将这一组样本同时输入网络进行计算的操作。本节中首先介绍批( Batch )的基本概念，并且介绍批大小在神经网络训练过程中的影响。
深度学习最全面试题总结（一）
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
05-04 2万+
导读：本系列深度学习面试题系列总结，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题，可配合下列资料一起学习，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。侵权联系删除！
深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？
ZauberC的博客
03-25 8924
1）batch数太小，而类别又比较多的时候，真的可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在你的网络比较复杂的时候。2）随着batchsize增大，处理相同的数据量的速度越快。3）随着batchsize增大，达到相同精度所需要的epoch数量越来越多。4）由于上述两种因素的矛盾， Batch_Size 增大到某个时候，达到时间上的最优。5）由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。
为什么某些 batch size 会突然导致性能下降？
Baihai_IDP的博客
12-16 892
在强化学习（RL）研究领域，尤其是那些专注于持续学习问题（continual learning problems）的研究者，除非1）他们拥有一个非常大的神经网络，或者2）对整个技术栈进行了极致优化，否则在实验中使用 GPU 往往并不划算。使用多层感知机（MLP），浮点运算次数（FLOPS）大约是参数数量的两倍乘以 batch 中元素的数量[1]（即为 2 * m * n * b，数据批次大小（batch size）为 b ，矩阵为 m x n ）。我们可以看到在多种不同的模型架构中，都存在一个关键的阈值。
Batch Size调优指南：大/小Batch的5个隐藏影响（模型训练丨人工智能丨机器学习丨深度学习）
最新发布
2501_91798322的博客
06-03 1163
《2025年深度学习算力白皮书》显示，68%的AI集群资源浪费源于Batch Size配置不当，某自动驾驶公司因盲目使用过大Batch Size，导致单卡显存溢出率提升40%，月度算力成本增加230万元。更隐蔽的是，某推荐系统团队使用小Batch训练双塔模型，虽然泛化性能提升，但训练时间延长3倍，错过产品上线窗口。作为主导过30+亿参数模型分布式训练的老兵，我常说：“Batch Size是连接算法与硬件的桥梁，调错了是‘算力杀手’，调对了是‘效率倍增器’。”本文将从数学本质到行业案例，解析大/小Batch的
【炼金术士】BatchSize对网络训练的影响
kabuto_hui的博客
04-25 2219
首先我们设置一个非常小的初始学习率，比如1e-5，然后在每个batch之后都更新网络，同时增加学习率，统计每个batch计算出的loss。最后我们可以描绘出学习的变化曲线和loss的变化曲线，从中就能够发现最好的学习率。针对BatchSize越大，网络训练速度快这条很好理解，在相同的单位时间内，一次训练的数据越多，网络训练的速度也就越快。初始的学习率肯定是有一个最优值的，过大则导致模型不收敛，过小则导致模型收敛特别慢或者无法学习，下图展示了不同大小的学习率下模型收敛情况的可能性。
【深度学习】batchsize太大或太小的优缺点，如何平衡batchsize大小
码农努力学习
11-05 1498
batchsize的值越大，梯度越稳定，而batchsize越小，梯度越具有随机性，如果batchsize太大，对内存的需求就更高，不利于网络跳出局部极小值点。大的batchsize梯度的计算更加稳定， 在微调的时候，大的batchsize可能会取得更好的结果，因为在一定范围内，batchsize越大，梯度下降方向越准，引起的震荡越小。当 batch size 增大时，每个批次中需同时加载的样本数增多，导致内存占用成倍增长，这会影响硬件资源的利用，特别是在 GPU 上。
batch_size太大和太小的优缺点分别是什么？
m0_57317650的博客
12-06 2961
选择合适的批处理大小取决于数据集的大小、模型的复杂性、硬件资源以及对模型性能和训练时间的需求。通常来说，需要根据实际情况进行实验和调整，以找到最适合的批次大小。在深度学习的实验当中，我们通常回去设置batch_size，那batch_size开的太大和太小分别会为我们带来什么样的优缺点呢？
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qq_41853758的博客
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三、深度学习基础5（Softmax、Batch_Size）
myani的博客
04-26 1838
Softmax 函数 softmax 用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 形象的映射过程如下图所示： softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为 1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（也就是值对应最大的）结点，作为我们的预测目标！ Batch_Size Batch 的选择，首先决定的是
深度学习中，batchsize的大小对训练结果有什么影响，如何正确使用
zhaoliang的博客
08-28 1万+
深度学习中，batchsize的大小对训练结果有什么影响，如何正确使用
batch_size对训练的影响
一休
11-13 3782
批大小的选择通常依赖于具体的任务、硬件资源和对模型性能的需求。硬件受限：如果显存或内存有限，可以选择较小的批量（如 16、32），这样可以避免内存不足的问题。提升泛化能力：如果关注模型的泛化能力，可以选择较小的批量（如 32、64），这样能利用梯度的随机性帮助模型更好地泛化。加速收敛：如果希望模型快速收敛且避免梯度波动，可以选择较大批量（如 128、256），同时适当增加学习率。分布式训练：在分布式训练中，较大的批量（如 512、1024）通常更为高效，因为它可以减少通信开销。实验调优。
batch size对训练的影响
zhibing_ding的博客
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模型训练 batch
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zandaoguang的博客
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点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨Daryl Chang来源丨CV技术指南编辑丨极市平台导读这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关...
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weixin_39821718的博客
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训练过程--Batchsize(先不整理了，总之一般情况下batchsize能设多大就设多大)发布时间：2018-12-06 15:15,浏览次数：3888, 标签：Batchsize尽可能地设大batchsize "Large BatchLarge Batch在 keypoints上也是有用的，大概能提到0.4到0.3的点的AP。"在利用 ImageNet 训练 AlexNet 模型时，其中每 ...
深度学习中Batch Size的大小对训练过程的影响
qq_38977019的博客
06-19 5737
最近在调参，看了一下batch size这个参数的意义以及对训练过程的影响。故记录一下自己学习到的内容： batch size大小的直接影响很明显：影响一个epoch中需要迭代iteration的次数以及完成每个epoch所需的时间。 从训练的角度来讲，batch size较小时，相邻Mini-batch间的差异较大，会导致loss曲线震荡比较严重，收敛速度会比较慢；而batch size较大时，相邻mini-batch间的差异较小，loss曲线较平滑，收敛速度相对较快，但由于梯度下降较平滑，会导致训练只朝
【机器学习】浅谈 Batch Size 对训练神经网络的影响
闻韶
09-28 5237
【机器学习】浅谈 Batch Size 对训练神经网络的影响
深度学习构造细节刻画
02-27
### 深度学习模型构建的细节与技巧 #### 数据准备阶段 数据的质量直接影响到最终模型的效果。因此，在开始训练之前，确保收集足够的高质量数据至关重要[^2]。对于图像处理等领域，通常需要对原始图片进行预处理操作，比如调整大小、裁剪以及增强等。 #### 模型设计原则 当涉及到具体架构的选择时，应考虑任务需求来决定采用何种类型的网络结构。例如，在计算机视觉方面可以优先选用卷积神经网络(CNN)，而对于序列预测则更适合使用循环神经网络(RNN)及其变体LSTM/GRU等。此外，随着研究进展，一些新的模块如注意力机制也被广泛应用于各类场景下以提升性能表现。 #### 训练优化策略 为了使大型深度学习项目能够更加快捷有效地完成收敛并获得良好泛化能力的结果，采取合适的调参手段十分必要。这其中包括但不限于批量标准化(Batch Normalization), 权重衰减(Weight Decay), 学习率调度(Learning Rate Scheduling)[^1]等方面的技术措施。 #### 正则化方法的应用 为了避免过拟合现象的发生，可以在损失函数里加入正则项或者利用Dropout等方式随机丢弃部分节点连接从而达到简化模型复杂度的目的。这些做法有助于提高测试集上的准确性的同时保持较低水平的误差范围。 #### 验证评估体系建立 在整个开发周期内持续监控验证指标的变化趋势可以帮助及时发现问题所在进而作出相应调整。交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 和精确度(Accuracy) 是两个常用衡量标准之一，但对于某些特定应用场景可能还需要引入其他更加专业的评价方式。 ```python import torch.nn as nn class CustomModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_layers, output_size): super().__init__() self.layers = [] current_size = input_size for h in hidden_layers: layer = nn.Linear(current_size, h) bn_layer = nn.BatchNorm1d(h) self.layers.extend([ layer, bn_layer, nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), ]) current_size = h self.output_layer = nn.Linear(current_size, output_size) def forward(self, x): for layer in self.layers: x = layer(x) return self.output_layer(x) ```
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